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194千字 字数
2023-06-01 发行日期
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主编推荐语

用Python有效处理Excel数据，灵活应对多变的数据分析场景。

内容简介

本书内容分为三大部分：

第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；

第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；

第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。

本书适合Python零基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第一部分 数据分析的概念和Python基础
  • 第1章 数据分析基础知识
  • 1.1 为什么要做数据分析
  • 1.2 为什么要使用Python做数据分析
  • 1.3 数据分析的对象
  • 1.4 数据分析的流程
  • 第2章 Python基础知识
  • 2.1 安装Python和PyCharm
  • 2.2 变量
  • 2.3 简单的数据类型
  • 2.4 控制语句
  • 第3章 Python中的高级概念
  • 3.1 复杂的数据类型
  • 3.2 函数
  • 3.3 类
  • 3.4 异常
  • 3.5 文件操作
  • 第二部分 蜂蜜电商数据分析
  • 第4章 读取和清洗数据
  • 4.1 业务分析
  • 4.2 读取Excel数据
  • 4.3 清洗数据
  • 4.4 编写读写文件的代码
  • 第5章 筛选数据
  • 5.1 通过条件筛选数据
  • 5.2 通过交易日期筛选数据
  • 第6章 数据的基础运算
  • 6.1 算术运算
  • 6.2 比较运算
  • 6.3 通过函数运算数据
  • 第7章 把数据连接起来
  • 7.1 3种关联关系
  • 7.2 合并多个Excel文件的数据
  • 第8章 分组统计、数据透视表和排序
  • 8.1 分组统计数据
  • 8.2 数据透视表
  • 8.3 排序
  • 第9章 数据可视化
  • 9.1 柱形图和图表基础
  • 9.2 绘制常见的图表
  • 9.3 其他常用的图表技术
  • 第10章 保存数据和图表到Excel文件中
  • 10.1 简单保存数据到Excel文件中
  • 10.2 使用xlwings保存数据到Excel文件中
  • 第三部分 实践案例
  • 第11章 个人消费贷款数据分析
  • 11.1 业务和数据特点分析
  • 11.2 数据处理
  • 11.3 数据筛选
  • 11.4 统计分析
  • 11.5 通过数据关联查询和统计分析数据
  • 11.6 数据可视化
  • 11.7 保存结果
  • 第12章 螺蛳粉连锁店销售数据分析
  • 12.1 业务分析
  • 12.2 读取数据
  • 12.3 整理和分析数据
  • 12.4 数据可视化
  • 12.5 保存结果
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。